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왜 데이터 리터러시 역량 중 비판 능력이 가장 중요한 것일까? 1. 데이터 비판 능력 데이터 비판 능력이 중요한 이유 1. 속지 않기 위해서 데이터로 상대방을 속이려는 행위가 급증한 지금(ex. 가짜뉴스, 딥페이크 등) 데이터는 잘 쓰면 약이지만 그렇지 못하면 독 2. 비판 받지 않기 위해서 나의 주장을 전개하기 위한 발판인 데이터. 다른 사람의 주장과 데이터 사이 관계 비판 시 내가 나의 주장을 비판할 때 사용할 수 있음 3. 비판 능력이 좋아야 기획 능력도 좋기 때문 데이터 분석 기획 능력이 좋다는 것은 설득을 위한 데이터를 감각적으로 판단 + 필요한 것에 대한 명확한 구분 가능한 힘 좋은 근거로서의 3가지 요건 사실성: 이 근거는 사실에 입각하였는가? 데이터가 많아질수록 나의 주장은 설득력이 높아짐..

관점을 이해해야 데이터를 정확히 이해한다. 1. 데이터의 사실관계를 파악하는 힘 데이터 안에서 사실성을 캐내는 방법 사용된 관점은 4개 X축, Y축, 면적, 비중 데이터에 사용된 관점이 왜 중요한가? 데이터에 사용된 관점을 모두 읽어야지만 정확한 이해가 가능하기 때문 Q. 0에서 10까지를 기준으로 당신은 당신의 회사를 친구나 가족에게 새로운 직장으로 추천하시겠습니까? 전체 직원 수: 5102명 두 지역의 응답자 수가 같았다면, 두 지역 전체의 NET Promoter Score는 -18%가 나왔어야 함. (North America의 NET Promoter Score: -3%) (Europe의 NET Promoter Score: -34%) 그러나 -11%가 나옴. 즉, 두 지역의 직원 수는 다르다는 것을 ..

데이터를 공감적으로, 직관적으로 이해할 수 있을까? 1. 데이터를 공감하는 힘 데이터 공감역량 데이터 공감능력: 데이터가 가진 값 자체가 아닌, 정황에서의 의미를 찾는 것 예시1: 1) 지난 40년의 100m 신기록 데이터 추이 파악 2009년 경 급격한 신기록 갱신, 우사인 볼트는 지난 40년간 인류가 만든 신기록 추이 데이터의 기울기를 바꾼 남자 2) 우사인 볼트가 만들어낸 신기록 낙폭과 똑같은 낙폭을 다른 선수들은 얼마나 걸렸는지 계산 단, 1년간 우사인볼트가 만들어낸 낙폭은 지난 15년간 7명의 선수가 만든 것과 동일 3) 같은 1초라 하더라도 1초를 줄이기 위한 난이도의 차이 (눈에 보이지 않는) 이전에 줄어든 1초와 우사인 볼트가 줄인 1초의 난이도는 다름 데이터를 단순히 해석하는 것이 아닌,..

1. 데이터, 의사결정 그리고 디지털 대전환 데이터 기반 의사결정 실패 사례 예시1 - 유나이티드 항공 목표: 기존의 데이터를 활용하여 항공사 수요에 대한 예측 알고리즘 만들기 실패이유: 10여 전 데이터로 수요 예측 알고리즘을 만들었기 때문 10년 동안 전 세계 항공 수요는 소득 수준이나 국가 간 발전사항에 따라 크게 변화함 -> 과거 데이터를 잘못 활용한 알고리즘 구축 예시2 - Caterpillar (중장비회사) 중장비 마다 센서를 부착하여 데이터 값을 산출, 데이터값을 취합하는 인공위성이 정제된 데이터 값을 실시간 안내 하지만, 최초 기획 목적인 부품 매출의 증가가 이루어 지지 않아 실패 -> 데이터 실시간 집계 후 대시보드 활용이 목표였으나 현장 속 인물들이 데이터를 읽지 못했음 데이터를 잘못 ..